GSP算法，即Generalized Sequential Pattern Mining算法，是一種用於挖掘序列模式的算法。它是一種Apriori類算法，通過引入時間約束、滑動時間窗和分類層次技術，增加了掃描的約束條件，有效地減少了需要掃描的候選序列的數量。GSP算法克服了基本序列模型的局限性，更切合實際，減少了多餘的無用模式的產生。
GSP算法的工作流程大致如下：
掃描序列資料庫，得到長度為1的序列模式L1，作為初始的種子集。
根據長度為i的種子集Li，通過連線操作和修剪操作生成長度為i+1的候選序列模式Ci+1。然後掃描序列資料庫，計算每個候選序列模式的支持度，產生長度為i+1的序列模式Li+1，並將Li+1作為新的種子集。
重複第二步，直到沒有新的序列模式或新的候選序列模式產生為止。
在GSP算法中，連線階段是指如果去掉序列模式s1的第一個項目與去掉序列模式s2的最後一個項目所得到的序列相同，則可以將s1與s2進行連線，即將s2的最後一個項目添加到s1中。修剪階段是指若某候選序列模式的某個子序列不是序列模式，則此候選序列模式不可能是序列模式，將它從候選序列模式中刪除。
GSP算法還利用哈希樹來存儲候選序列，減少了需要掃描的序列數量，同時對數據序列的表示方法進行了轉換，這樣就可以有效地發現一個候選項是否是數據序列的子序列。